Módulos de regresión

En este artículo se describen los módulos de Azure Machine Learning Studio (clásico) que admiten la creación de modelos de regresión.

Nota

Se aplica a: machine learning Studio (clásico)

Este contenido solo pertenece a Studio (clásico). Se han agregado módulos similares de arrastrar y colocar al diseñador de Azure Machine Learning. Obtenga más información en este artículo comparativa de las dos versiones.

Más información acerca de la regresión

La regresión es una metodología que se usa ampliamente en campos que abarcan desde el diseño hasta la educación. Por ejemplo, puede usar la regresión para predecir el valor de una casa en función de los datos regionales o para crear proyecciones sobre la inscripción futura.

Las tareas de regresión se admiten en muchas herramientas: por ejemplo, Excel proporciona análisis de "What If", predicción a lo largo del tiempo y las herramientas de análisis para la regresión tradicional.

Los módulos para la regresión en Machine Learning Studio (clásico) incorporan un método diferente, o algoritmo, para la regresión. En general, un algoritmo de regresión intenta aprender el valor de una función para una instancia determinada de datos. Puede predecir el alto de un usuario mediante una función de alto o predecir la probabilidad de la admisión del hospital en función de los valores de las pruebas médicas.

Los algoritmos de regresión pueden incorporar entradas de varias características, determinando la contribución de cada característica de los datos a la función de regresión.

Cómo crear un modelo de regresión

En primer lugar, seleccione el algoritmo de regresión que se ajuste a sus necesidades y se adapte a sus datos. Para obtener ayuda, consulte estos temas:

Agregar datos de entrenamiento. Asegúrese de consultar la referencia del módulo para cada algoritmo de antemano, para determinar si los datos de entrenamiento tienen algún requisito especial, excepto un resultado numérico.

Para entrenar el modelo, ejecútelo. Una vez que el algoritmo de regresión ha aprendido de los datos etiquetados, puede usar la función que aprendió para hacer predicciones en los nuevos datos.

Lista de módulos

Ejemplos

Para obtener ejemplos de regresión en acción, vea el Azure AI Gallery.

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